SMAP: Single-Shot Multi-Person Absolute 3D Pose Estimation

SMAP: Single-Shot Multi-Person Absolute 3D Pose Estimation
- 一. 论文简介
- 二. 模块详解
  - 2.1 整体结构介绍

SMAP: Single-Shot Multi-Person Absolute 3D Pose Estimation

一. 论文简介

采用bottom-top的方式进行3D人体姿态检测，出的结果包括：3D root-relate + Absolute-depth + PAFs。

主要做的贡献如下(可能之前有人已提出)：

3D bottom-top

Root map + PAFs

二. 模块详解

2.1 整体结构介绍

论文思想比较简单，整体进行概括

2D heatmap采用正常方式gaussian进行
相对深度采用在XY二维位置存储Z轴信息(这是老方法)
PAFs通用方向连接模块
绝对深度使用人的中心点

创新点是解决了人体遮挡重叠导致PAFs计算不准确问题(稠密人群非常常见)

做法也很简单，直接使用absolute root map获得的每个人远近进行排序，先计算近处的人体，也就等于遮挡的后计算，避免重叠。

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